Ohjaa tekoälyn käyttöä
Yhteiset linjaukset ja hallintamalli luovat perustan tekoälyn hallitulle käytölle. Ne eivät kuitenkaan yksin riitä, jos sovitut toimintatavat eivät näy arjen päätöksissä ja henkilöstön työssä.
Deeple auttaa viemään tekoälyn linjaukset käytäntöön, rakentamaan tarvittavaa osaamista ja luomaan toimintatavat, joilla uusia käyttötapauksia arvioidaan ja tekoälyn käyttöä seurataan.
Tavoitteena on, että tekoälyn hallinta ei jää kerran tehdyiksi päätöksiksi, vaan siitä tulee jatkuva osa organisaation johtamista.
Tekoäly ei muuta mitään itsestään. Ihmiset muuttavat.
Tekoäly ei muuta mitään itsestään. Ihmiset muuttavat.
Tekoälyn ohjaus on jatkuvaa johtamista
Tekoälyn käyttötavat, teknologia ja sääntely muuttuvat nopeasti. Siksi organisaation tekoälyn hallintaa ei voi rakentaa valmiiksi yhdellä kertaa.
Uusia käyttötapoja syntyy, henkilöstön osaamistarpeet muuttuvat ja aiemmin tehdyt linjaukset voivat vaatia tarkentamista. Johdon pitää pystyä varmistamaan, että sovitut periaatteet toimivat käytännössä ja että organisaatio pystyy reagoimaan muutoksiin hallitusti.
Jatkuva ohjaus yhdistää linjaukset organisaation arkeen. Se tarkoittaa toimivia käytäntöjä, riittävää osaamista, käyttötapausten systemaattista arviointia sekä seurantaa, jonka perusteella toimintaa voidaan kehittää.
Mitä tekoälyn jatkuva ohjaus edellyttää?
Organisaatioiden tarpeet ovat erilaisia. Ohjaus voi tarkoittaa olemassa olevien käytäntöjen vahvistamista tai kokonaan uusien toimintatapojen rakentamista.
1. Vie linjaukset käytäntöön
Tekoälyn pelisäännöt ja hallintamalli saavat merkityksen vasta, kun ihmiset tietävät, miten niiden perusteella toimitaan.
Autamme muuttamaan sovitut periaatteet käytännöiksi: miten uusi käyttötapa tuodaan arvioitavaksi, milloin tarvitaan hyväksyntää, kuka osallistuu arviointiin ja miten toimitaan tilanteissa, joihin nykyinen ohjeistus ei anna suoraa vastausta.
Tavoitteena on, ettei jokaisen työntekijän, esihenkilön tai yksikön tarvitse ratkaista samoja kysymyksiä uudelleen.
2.Rakenna tarvittava osaaminen
Eri rooleissa tarvitaan erilaista tekoälyosaamista. Johdon pitää ymmärtää päätöksenteon ja vastuiden kokonaisuus, esihenkilöiden osata soveltaa yhteisiä linjauksia ja henkilöstön tunnistaa oman työnsä mahdollisuudet ja rajat.
Rakennamme osaamisen kehittämisen organisaation omien linjausten, työtehtävien ja käyttötapausten ympärille. Koulutuksen tavoitteena ei ole vain opettaa käyttämään tekoälyä, vaan vahvistaa organisaation kykyä hyödyntää sitä tarkoituksenmukaisesti ja sovittujen periaatteiden mukaisesti.
3. Ohjaa tekoälyn käyttötapauksia
Kun uusia tekoälyn käyttötapoja syntyy, organisaation pitää pystyä arvioimaan niitä yhdenmukaisesti.
Kannattaako käyttötapausta edistää? Mitä hyötyä siitä tavoitellaan? Millaisia tietosuojaan, tietoturvaan, sääntelyyn tai toiminnan laatuun liittyviä kysymyksiä pitää ratkaista? Kuka voi hyväksyä käyttötapauksen ja milloin tarvitaan laajempaa arviointia?
Autamme rakentamaan ja soveltamaan arviointitapaa, jonka avulla käyttötapauksia voidaan vertailla, priorisoida ja viedä eteenpäin hallitusti. Näin arviointi ei perustu yksittäisen henkilön tulkintaan, mutta jokaista käyttötapausta ei myöskään tarvitse käsitellä samalla raskaudella.
Yksi osa tekoälyn arviointia on tietosuojariskien tunnistaminen.
4.Seuraa ja päivitä
Tekoälyn hallinta ei valmistu. Organisaation pitää pystyä seuraamaan, miten tekoälyä käytetään, toimivatko sovitut käytännöt ja syntyykö käytöstä niitä hyötyjä, joita tavoiteltiin.
Samalla pitää tunnistaa tilanteet, joissa pelisääntöjä, vastuita, arviointikäytäntöjä tai muita linjauksia on syytä päivittää.
Autamme rakentamaan tarkoituksenmukaisen tavan seurata tekoälyn käyttöä ja vaikutuksia ilman tarpeetonta raportointia. Seurannan tehtävä on tuottaa johdolle tietoa, jonka perusteella toimintaa voidaan ohjata ja kehittää.
Kaikkea ei tarvitse ratkaista kerralla
Jatkuvan ohjauksen rakentaminen ei tarkoita uuden hallintokerroksen lisäämistä organisaatioon.
Jos käyttötapausten arviointi toimii jo, sitä ei tarvitse rakentaa uudelleen. Jos osaamista on paljon mutta yhteiset toimintatavat eivät vielä toteudu käytännössä, työ voidaan kohdistaa siihen. Jos suurin kysymys on vaikutusten seuranta, voidaan aloittaa siitä.
Hyödynnämme olemassa olevia rakenteita ja keskitymme niihin kohtiin, joissa organisaation kyky ohjata tekoälyn käyttöä tarvitsee vahvistamista.
Lopputuloksena tekoäly pysyy hallinnassa myös muutoksessa
Toimiva AI governance ei tarkoita sitä, että johto hyväksyy jokaisen tekoälyn käyttötavan tai että organisaatio yrittää ennakoida kaikki tulevat tilanteet.
Tavoitteena on organisaatio, joka pystyy toimimaan myös uuden tilanteen edessä. Henkilöstö tietää, miten toimia. Uusien käyttötapausten arviointiin on yhteinen tapa. Vastuut ovat selvät, olennaiset vaikutukset tunnistetaan ja linjauksia voidaan päivittää tarpeen muuttuessa.
Näin hallittu tekoäly ei ole kerran saavutettu tila, vaan organisaation kyky johtaa tekoälyn käyttöä jatkuvasti.
Usein kysyttyä tekoälyn käytön ohjaamisesta
-
Se tarkoittaa käytäntöjä, joiden avulla organisaatio vie tekoälyä koskevat linjaukset arkeen, arvioi uusia käyttötapauksia, ylläpitää tarvittavaa osaamista ja seuraa toiminnan vaikutuksia. Ohjauksen avulla organisaatio pystyy myös päivittämään linjauksiaan tilanteen muuttuessa.
-
Hallintamalli määrittelee tekoälyn käytön vastuut, päätöksenteon ja arvioinnin rakenteet. Jatkuvassa ohjauksessa näitä rakenteita sovelletaan käytännössä ja kehitetään kokemusten, uusien käyttötapausten ja toimintaympäristön muutosten perusteella.
-
Ei samalla tavalla. Osaamistarpeet riippuvat henkilön roolista ja siitä, miten tekoälyä työssä käytetään. Johdon, esihenkilöiden, asiantuntijoiden ja tekoälyn vastuurooleissa toimivien tarpeet ovat erilaisia.
-
Arvioinnissa kannattaa tarkastella yhtä aikaa tavoiteltavaa hyötyä, toteutettavuutta, käytettävää tietoa, riskejä, sääntelyä ja tarvittavia resursseja. Arvioinnin laajuus voidaan suhteuttaa käyttötapauksen merkitykseen ja riskeihin.
-
Kyllä. Työ voidaan kohdistaa esimerkiksi käyttötapausten arviointiin, osaamisen kehittämiseen tai vaikutusten seurantaan sen mukaan, mikä organisaatiossa on jo kunnossa ja missä ohjausta pitää vahvistaa.
Tarvitsetteko toimivan tavan ohjata tekoälyn käyttöä?
Käydään läpi, mitkä tekoälyn johtamisen rakenteet organisaatiossanne jo toimivat ja missä jatkuvaa ohjausta kannattaa vahvistaa.
